import tesserocr
from PIL import Image



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涉及的验证码有普通图形验证码、滑动验证码、点选验证码、手机验证码等，这些验证码识别的方式和思路各有不同，有直接使用图像处理库完成的，有的则是借助于深度学习技术完成的，有的则是借助于一些工具和平台完成的。
虽然说技术各有不同，但了解这些验证码的识别方式之后，我们可以举一反三，用类似的方法识别其他类型验证码。
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 最简单的验证码 图形验证码是最早出现，现在依然也很常见，一般由 4 位左右字母或者数字组成
 例如这个案例网站 https://captcha7.scrape.center/ 就可以看到类似的验证码
 
 这类验证码整体上比较规整，没有过多干扰线和干扰点，且文字没有大幅度的变形和旋转。
 对于这一类的验证码我们就可以使用 OCR 技术来进行识别。
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  准备工作!!!!!!
  (1)识别图形验证码需要 Tesserocr 库，本库的安装相对没有那么简单，可以参考 https://setup.scrape.center/tesserocr
  pip install tesserocr   安装失败了需要c++扩展，用whl包安装
  
  pip install C:\test_vir\tesserocr-2.8.0-cp39-cp39-win_amd64.whl
  
  我下载tesserocr whl包 通过github下载
  https://github.com/simonflueckiger/tesserocr-windows_build/releases
  
  
  
  
  
  (2)另外在本节学习过程中还需要安装 Selenium、Pillow、Numpy，Retrying 库用作模拟登录、图像处理和操作重试，我们可以使用 pip 来进行安装
  pip install selenium pillow numpy retrying
  
  如果某个库安装有问题，可以参考如下链接：

    Selenium：https://setup.scrape.center/selenium
    Pillow：https://setup.scrape.center/pillow
    Numpy：https://setup.scrape.center/numpy
    retrying：https://setup.scrape.center/retrying
    安装好了如上库之后，我们就可以开始本节的学习了。

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if __name__ == '__main__':
    # 安装有问题，先跳过了
    print(11)
    # image = Image.open('files/3tfw7.png')
    # print('image',image)
    # result = tesserocr.image_to_text(image)
    # print(result)

